論文の概要: CMFDFormer: Transformer-based Copy-Move Forgery Detection with Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13263v2
• Date: Sun, 10 Mar 2024 11:50:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 15:21:57.327033
• Title: CMFDFormer: Transformer-based Copy-Move Forgery Detection with Continual Learning
• Title（参考訳）: CMFDFormer:連続学習によるトランスフォーマーベースコピーモーブ偽造検出
• Authors: Yaqi Liu and Chao Xia and Song Xiao and Qingxiao Guan and Wenqian Dong and Yifan Zhang and Nenghai Yu
• Abstract要約: コピーモーブ偽造検出は、疑わしい偽画像中の重複領域を検出することを目的としている。 深層学習に基づく複写偽造検出手法が最上位にある。 CMFDFormer という名称の Transformer-style copy-move forgery ネットワークを提案する。 また、CMFDFormerが新しいタスクを処理できるように、新しいPCSD連続学習フレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.72888626663642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Copy-move forgery detection aims at detecting duplicated regions in a suspected forged image, and deep learning based copy-move forgery detection methods are in the ascendant. These deep learning based methods heavily rely on synthetic training data, and the performance will degrade when facing new tasks. In this paper, we propose a Transformer-style copy-move forgery detection network named as CMFDFormer, and provide a novel PCSD (Pooled Cube and Strip Distillation) continual learning framework to help CMFDFormer handle new tasks. CMFDFormer consists of a MiT (Mix Transformer) backbone network and a PHD (Pluggable Hybrid Decoder) mask prediction network. The MiT backbone network is a Transformer-style network which is adopted on the basis of comprehensive analyses with CNN-style and MLP-style backbones. The PHD network is constructed based on self-correlation computation, hierarchical feature integration, a multi-scale cycle fully-connected block and a mask reconstruction block. The PHD network is applicable to feature extractors of different styles for hierarchical multi-scale information extraction, achieving comparable performance. Last but not least, we propose a PCSD continual learning framework to improve the forgery detectability and avoid catastrophic forgetting when handling new tasks. Our continual learning framework restricts intermediate features from the PHD network, and takes advantage of both cube pooling and strip pooling. Extensive experiments on publicly available datasets demonstrate the good performance of CMFDFormer and the effectiveness of the PCSD continual learning framework.
• Abstract（参考訳）: コピーモーブ偽造検出は、疑似偽造画像における重複領域の検出を目標とし、ディープラーニングによるコピーモーブ偽造検出方法が上昇中である。 これらのディープラーニングベースの手法は、合成トレーニングデータに大きく依存しており、新しいタスクに直面するとパフォーマンスが低下する。 本稿では, CMFDFormer という名前のトランスフォーマー型複写フォージェリ検出ネットワークを提案し, CMFDFormer が新しいタスクをこなすための新しい PCSD (Pooled Cube and Strip Distillation) 連続学習フレームワークを提案する。 CMFDFormerはMiT(Mix Transformer)バックボーンネットワークとPHD(Pluggable Hybrid Decoder)マスク予測ネットワークで構成される。 MiT バックボーンネットワークは Transformer スタイルのネットワークであり、CNN スタイルと MLP スタイルのバックボーンによる包括的な解析に基づいている。 PHDネットワークは自己相関計算,階層的特徴統合,マルチスケールサイクル完全連結ブロック,マスク再構成ブロックに基づいて構築される。 PHDネットワークは、階層的なマルチスケール情報抽出のために異なるスタイルの特徴抽出器に適用でき、同等の性能を達成できる。 最後に,forgery検出性を改善し,新たなタスク処理時の破滅的な忘れを回避すべく,pcsd連続学習フレームワークを提案する。 我々の連続学習フレームワークは,PHDネットワークの中間機能を制限し,キューブプールとストリッププールの両方を活用する。 公開データセットに関する大規模な実験は、CMFDFormerの性能とPCSD連続学習フレームワークの有効性を示す。

関連論文リスト

• Diffusion-based Layer-wise Semantic Reconstruction for Unsupervised Out-of-Distribution Detection [30.02748131967826]
  教師なしのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、未ラベルのIn-Distribution(ID)トレーニングサンプルからのみ学習することで、ドメイン外のデータを識別することを目的としている。 現在の再構成手法は, 画素/機能空間における入力と対応する生成物間の再構成誤差を測定することで, 優れた代替手法を提供する。 拡散に基づく階層的意味再構成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T04:54:07Z)
• Mixture-of-Noises Enhanced Forgery-Aware Predictor for Multi-Face Manipulation Detection and Localization [52.87635234206178]
  本稿では,多面的操作検出と局所化に適したMoNFAPという新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークには2つの新しいモジュールが含まれている: Forgery-aware Unified Predictor (FUP) Module と Mixture-of-Noises Module (MNM)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T08:35:59Z)
• Enhancing Out-of-Distribution Detection with Multitesting-based Layer-wise Feature Fusion [11.689517005768046]
  アウト・オブ・ディストリビューション(Out-of-distriion)サンプルは、トレーニング分布と比較して、局所的またはグローバルな特徴の変化を示す可能性がある。 本稿では,新しいフレームワーク,Multitesting-based Layer-wise Out-of-Distribution (OOD) を提案する。 本手法は, ベースライン法と比較して, 分布外検出の性能を効果的に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-16T04:35:04Z)
• Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation [49.827306773992376]
  連続的テスト時間適応(CTTA)は、ソース事前学習モデルから目標分布の連続的な変化に移行するために提案される。 提案手法は,CTTAタスクの分類とセグメンテーションの両方において,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T15:34:52Z)
• Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning [99.56612787882334]
  Data-Free Meta-Learning (DFML)は、複数の事前学習モデルを活用することで、独自のトレーニングデータを必要とせずに、新しいタスクを効率的に学習することを目的としている。 TDS(Task-Distribution Shift)とTDC(Task-Distribution Corruption)の2つの大きな課題を初めて明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T15:46:54Z)
• Knowledge Distillation By Sparse Representation Matching [107.87219371697063]
  本稿では,一方の畳み込みネットワーク(cnn)から他方へ,スパース表現を用いて中間知識を伝達するスパース表現マッチング(srm)を提案する。 勾配降下を利用して効率的に最適化し、任意のCNNにプラグアンドプレイで統合できるニューラルプロセッシングブロックとして定式化します。 実験の結果,教師と生徒のネットワーク間のアーキテクチャの違いに頑健であり,複数のデータセットにまたがる他のkd技術よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-31T11:47:47Z)
• ARPM-net: A novel CNN-based adversarial method with Markov Random Field enhancement for prostate and organs at risk segmentation in pelvic CT images [10.011212599949541]
  本研究は,CT画像の多臓器セマンティックセマンティックセグメンテーションを改善するために,新しいCNNに基づく対角深層学習法を開発することを目的とする。 MRF(Markov Random Field)拡張ネットワーク (ARPM-net) は, 対向学習方式を実装している。 モデル輪郭の精度はDice similarity coefficient (DSC), Average Hausdorff Distance (AHD), Average Surface Hausdorff Distance (ASHD), relative Volume difference (VD) を用いて測定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T02:40:53Z)
• A Transductive Multi-Head Model for Cross-Domain Few-Shot Learning [72.30054522048553]
  本稿では,クロスドメインなFew-Shot学習問題に対処するため,TMHFS(Transductive Multi-Head Few-Shot Learning)を提案する。 提案手法は, 4つの異なる対象領域において, 強いベースライン, 微調整を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T02:39:59Z)
• A Multi-Scale Tensor Network Architecture for Classification and Regression [0.0]
  テンソルネットワークを用いた教師あり学習のためのアルゴリズムを提案する。 我々はウェーブレット変換の連続を通して粗粒化によってデータを前処理するステップを採用する。 ネットワークを通しての細粒化がモデルの初期化にどのように利用されるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-22T21:26:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。